基于行列解耦采样的轻量车道线检测模型

随着深度学习的发展,基于深度卷积神经网络的车道线检测模型在自动驾驶系统和高级辅助驾驶系统中得到了广泛的应用.这些模型虽然有较高的精度,但通常计算量大且运行速度慢.为了解决该问题,提出了一种车道线检测任务专用的轻量神经网络模型.首先,提出了一种行列解耦采样的卷积模块,该模块利用图像中车道线区域的行列可分解性对传统的残差卷积模块进行了合理的优化.其次,利用深度可分离卷积技术进一步降低行列解耦采样卷积模块的计算量.此外,还设计了一种金字塔空洞卷积模块来增加模型的感受野.在CULane数据集上的实验的结果表明,文中提出的轻量车道线检测模型与之前最好的SCNN模型相比,浮点计算量降低了95.2％,F1分数提高了1.0％,在保持较高精度的前提下显著降低了车道线检测模型的计算量.     

改进YOLOV3实时交通标志检测算法

交通标志检测是智能驾驶任务中的重要一环.为了满足检测精度和实时检测的要求,基于YOLOV3提出一种改进的实时交通标志检测算法.采用跨阶段局部网络作为特征提取模块,优化梯度信息,减少推理计算量;同时以路径聚合网络替代特征金字塔网络,在解决多尺度特征融合的同时,保留了更加准确的目标空间信息,提高目标检测精度;并且引入完备交...     

湍流氢氧预混燃烧流场的二维数值模拟

基于Cantera化学动力反应模型库,采用工程计算开源软件OpenFOAM建立应用半隐式压力校正方程SIMPLE算法求解定常可压缩湍流燃烧流动问题的数值模拟方法,设计出适合于稳态求解的可压缩燃烧反应的求解程序,并对燃烧室内的氢氧燃烧过程进行二维数值模拟。通过计算结果与试验数据的直观对比分析表明:所建立的数值计算方法对定常可压缩燃烧流动问题有很好的计算仿真效果,体现了其可行性与正确性,同时对解决其他燃烧流动问题也具有较高的参考价值。     

自走式田间甘蔗收集搬运车液压系统的设计

针对自走式田间甘蔗收集搬运车的驱动要求,设计一种液压系统,包括转运车厢升降液压系统、转运车厢翻转液压系统和转运车支腿调平液压驱动系统。利用AMESim软件建立液压系统模型,得到甘蔗转运车液压系统各执行元件的输出特性曲线。仿真与试验结果表明：利用所设计的系统,支腿、升降、倾倒液压缸运行平稳,输出参数稳定,表明该液压系统能够满足甘蔗转运作业使用要求。     

晋城市高平市野川中学八年级学生体质现状调查与分析

运用文献资料法、测量评价法等方法对晋城市高平市野川中学八年级的学生进行体质测量与分析,并根据实际情况对一些学生的肺活量、握力、耐力、体重进行测量。根据调查结果,寻找相应的对策。最后对如何增强中学生的体质进行研究和分析,为学校和家长提供有利的理论依据。     

超大电子洁净厂房大型塔式起重机高效协同施工技术

以全球最大单体电子洁净厂房——滁州惠科电子洁净厂房为例,为解决单层16万m2超大体量、20台塔式起重机同时布置且位于厂房内部难以拆除等问题,项目划分施工分区后,针对塔式起重机需求,初步拟定并分析塔式起重机的布置方案,选择塔式起重机的台数、型号,进行规划布置、吊次、安装、拆除、洞口封闭等工序,实现20台大型塔式起重机高效协同施工。     

Fe3O4/PDMS复合材料磁电容微弱信号检测电路的设计研究

随着科学技术的不断进步和发展，电子产品在人们的日常生活中越来越重要。由于过高的温度会使电子元器件的使用寿命大幅度的缩减，所以需要有高导热系数的材料来加速散热保证电子元器件的正常工作，PDMS材料因为其低廉的价格和高导热系数，是最常用的热界面材料之一。该文详细论述了PDMS材料的发展和目前的研究现状，同时设计了一种通过充放电法检测微弱信号的Fe₃O₄/PDMS复合材料磁电容，并且详细地介绍了充放电法检测电流的模块和工作机理并进行了实验验证。     

配电自动化的规划及应用研究

随着经济的高速发展和人们对电力需求观念的转变,配电自动化在如今的社会显得尤为重要。电网作为一个地区正常运转的生命线,其规划是否合理,对经济和社会的发展有着不可忽视的影响力,如何通过科学合理配电自动化规划,达到提高电力使用效率,提高经济效益,使电网健康高效运行,在今天是一个极为重要的命题。文章通过分析我国配电自动化的现状,结合配电自动化的规划原则,对配电自动化进行系统的规划,并结合典型的案例对其具体的应用进行研究。     

一种基于信道信息修正的解码后合并算法

远距离短波通信过程复杂,接收信号相位、幅度都发生剧烈变化。为提高远距离短波 通信性能,采用本土多台站构成宏分集,结合最大比合并方法性能最优和解码后合并方法实 现简单的优点,对两种方法进行折衷,提出了一种基于信道信息修正的解码后合并方法,并 对其性能进行理论分析和仿真实现。仿真结果表明,在误码率为10－4时,修 正后的解码后合并法比传统择多判决的方法提高了2 dB,当接收台站数大于5时,该修 正算法性能优于等增益法接近最大比法。该方法易于实现,为实际通信中合并方法的选择提 供了有效参考。     

基于多模态关系建模的三维形状识别方法

为了充分利用点云和多视图两种模态数据之间的局部空间关系以进一步提高三维形状识别精度,提出一个基于多模态关系的三维形状识别网络,首先设计多模态关系模块(multimodal relation module, MRM),该模块可以提取任意一个点云的局部特征和一个多视图的局部特征之间的关系信息,以得到对应的关系特征.然后,采用由最大池化和广义平均池化组成的级联池化对关系特征张量进行处理,得到全局关系特征.多模态关系模块分为两种类型,分别输出点-视图关系特征和视图-点关系特征.提出的门控模块采用自注意力机制来发现特征内部的关联信息,从而将聚合得到的全局特征进行加权来实现对冗余信息的抑制.详尽的实验表明多模态关系模块可以使网络获得更优的表征能力;门控模块可以让最终的全局特征更具判别力,提升检索任务的性能.所提网络在三维形状识别标准数据集ModelNet40和ModelNet10上分别取得了93.8%和95.0%的分类准确率以及90.5%和93.4%的平均检索精度,在同类工作中处于先进水平.